Преступления, жертвами которых становятся пенсионеры, широко известны. В новостях периодически появляются факты задержания той или иной преступной группы, занимавшейся обманом и насилием в отношении пенсионеров. Но специалисты знают, каково соотношение между раскрытыми преступлениями, нераскрытыми преступлениями и преступлениями, не попавшими в сводки. Бандитам в подробностях известно всё о пенсионерах: кто из них одинок, у кого какие родственники и имена этих родственников. Домашние телефоны пенсионеров превратились в орудие вымогателей и мошенников. Телефонное мошенничество и "черное риэлторство" - те самые виды преступного бизнеса, где эти подробности используются. Похоже, что такие подробности попадают к бандитам от кого-то из должностных лиц, имеющих доступ к конфиденциальной информации. Есть другой пример из жизни: должностное лицо сделало так, что по месту проживания пенсионера была зарегистрирована криминальная фирма. С большой вероятностью можно предположить, что когда эта фирма, ограбит государство, то ничего не подозревающего пенсионера обвинят в том, что он и возглавлял эту фирму, отнимут у него квартиру и посадят в тюрьму (либо просто закопают в лесу). Поэтому для граждан надёжнее всего не оформлять себе пенсию, поскольку сразу после этого они могут попасть "под колпак" к бандитам, которые сделают с ними всё, что захотят.
Еще больше информации на данную тему содержит телеграм-канал «Человекоподобные роботы: технологии и рынки».
Еще больше информации на данную тему содержит телеграм-канал «Человекоподобные роботы: технологии и рынки».
РЕТРОСПЕКТИВА
О роботизации анализа материалов видеосъемки. Изучение российского рынка систем ВН (видеонаблюдения) заставляет сравнить его, в целом, с вещевой барахолкой, где челноки продают ширпотреб. Речь даже не о техническом уровне предлагаемых средств ВН (он нередко очень высок), а об ориентации главным образом на традиционные применения: видеоохрану объектов, офисно-бытовой мониторинг (либо, в какой-то степени, шпионаж) и т.п. Это тоже хорошо, но для построения рынка этого мало: на противоположном барахолке полюсе должен быть элитарный бутик, т.е. системы интеллектуальной обработки видеоизображений.
Хуже всего то, что из интеллектуальной работы с видеоизображениями сделали, как обычно, шоу: увлеклись экспертизами съемок скрытыми камерами «людей, похожих на ...», хотя очевидна бесполезность такого занятия, поскольку вряд ли подобные оперативные материалы пройдут судебную проверку на процессуальную устойчивость (ибо велика вероятность съемки загримированного актера).
Причина — в однобоком толковании понятия «система ВН»: сейчас она лишь фиксирует события (максимум, есть элементарное реагирование — на движение и т.п.), а ведь наблюдатель должен и осмысливать происходящее. Получается, что функция осмысления возложена не на наблюдателя-машину, а на наблюдателя-человека, физические возможности которого ограничены — по крайней мере, в обработке больших массивов видеоинформации, а именно большие массивы сейчас лежат в основе любого серьезного проекта. В сущности, технический путь роботизации найден: работа с так называемыми «невербальными компонентами». Пример воплощения — анализаторы голосового стресса, которые фирма CCS еще в 1994 г. продемонстрировала в Москве: будучи подключенным к телефонному аппарату и не влияя на разговор, прибор анализирует человеческий голос на изменение тремора, являющееся индикатором стресса и лжи. Исследователи (к ним относятся Мейерабиан, Бердвиссл, Пиз) установили, что в среднем передача информации при общении происходит за счет непосредственно слов только на 7%, за счет личностных звуковых средств (интонация и т.п.) — на 38%, за счет невербальных визуальных средств (жесты, мимика, телодвижения) — на 55%. Алан Пиз, в частности, написал книгу Body Language («Язык телодвижений»), отождествляющую сущность или намерения человека с теми или иными его жестами или телодвижениями, как преднамеренными, так и непроизвольными.
По сути, в этой и других подобных книгах и исследованиях человек представлен как кинематическая модель, движения элементов которой есть функция от того, ради выявления чего за данным человеком осуществляется наблюдение. Но представление человека в виде кинематической модели есть, с другой стороны, один из приемов современной компьютерной анимации и, следовательно, поддерживается технологиями цифрового видео. Видеосистеме остается лишь отреагировать (например, сигналом оператору) на «движение цели» в соответствии с программой, составленной на основе алгоритмов body language. Под целью в данном случае подразумеваются характерные взаимные конфигурации различных элементов человеческого тела в их динамике. Задачу обнаружения движения цели как таковую решают существующие видеодетекторы движения, и за основу можно взять видеодетектор VMD-10 фирмы Ernitec, способный сопровождать несколько целей, определяя их направления, скорости и пройденные расстояния. Конечно, принцип роботизации может быть и иным: главное то, что она обеспечит слежение в реальном времени за неявными намерениями большого количества людей, а также обеспечит поиск по заданным критериям в больших массивах архивной видеоинформации — причем не подвергая её дорогостоящим преобразованиям. А. Барсуков, журнал "Техника кино и телевидения", № 6, 1999 г.
О роботизации анализа материалов видеосъемки. Изучение российского рынка систем ВН (видеонаблюдения) заставляет сравнить его, в целом, с вещевой барахолкой, где челноки продают ширпотреб. Речь даже не о техническом уровне предлагаемых средств ВН (он нередко очень высок), а об ориентации главным образом на традиционные применения: видеоохрану объектов, офисно-бытовой мониторинг (либо, в какой-то степени, шпионаж) и т.п. Это тоже хорошо, но для построения рынка этого мало: на противоположном барахолке полюсе должен быть элитарный бутик, т.е. системы интеллектуальной обработки видеоизображений.
Хуже всего то, что из интеллектуальной работы с видеоизображениями сделали, как обычно, шоу: увлеклись экспертизами съемок скрытыми камерами «людей, похожих на ...», хотя очевидна бесполезность такого занятия, поскольку вряд ли подобные оперативные материалы пройдут судебную проверку на процессуальную устойчивость (ибо велика вероятность съемки загримированного актера).
Причина — в однобоком толковании понятия «система ВН»: сейчас она лишь фиксирует события (максимум, есть элементарное реагирование — на движение и т.п.), а ведь наблюдатель должен и осмысливать происходящее. Получается, что функция осмысления возложена не на наблюдателя-машину, а на наблюдателя-человека, физические возможности которого ограничены — по крайней мере, в обработке больших массивов видеоинформации, а именно большие массивы сейчас лежат в основе любого серьезного проекта. В сущности, технический путь роботизации найден: работа с так называемыми «невербальными компонентами». Пример воплощения — анализаторы голосового стресса, которые фирма CCS еще в 1994 г. продемонстрировала в Москве: будучи подключенным к телефонному аппарату и не влияя на разговор, прибор анализирует человеческий голос на изменение тремора, являющееся индикатором стресса и лжи. Исследователи (к ним относятся Мейерабиан, Бердвиссл, Пиз) установили, что в среднем передача информации при общении происходит за счет непосредственно слов только на 7%, за счет личностных звуковых средств (интонация и т.п.) — на 38%, за счет невербальных визуальных средств (жесты, мимика, телодвижения) — на 55%. Алан Пиз, в частности, написал книгу Body Language («Язык телодвижений»), отождествляющую сущность или намерения человека с теми или иными его жестами или телодвижениями, как преднамеренными, так и непроизвольными.
По сути, в этой и других подобных книгах и исследованиях человек представлен как кинематическая модель, движения элементов которой есть функция от того, ради выявления чего за данным человеком осуществляется наблюдение. Но представление человека в виде кинематической модели есть, с другой стороны, один из приемов современной компьютерной анимации и, следовательно, поддерживается технологиями цифрового видео. Видеосистеме остается лишь отреагировать (например, сигналом оператору) на «движение цели» в соответствии с программой, составленной на основе алгоритмов body language. Под целью в данном случае подразумеваются характерные взаимные конфигурации различных элементов человеческого тела в их динамике. Задачу обнаружения движения цели как таковую решают существующие видеодетекторы движения, и за основу можно взять видеодетектор VMD-10 фирмы Ernitec, способный сопровождать несколько целей, определяя их направления, скорости и пройденные расстояния. Конечно, принцип роботизации может быть и иным: главное то, что она обеспечит слежение в реальном времени за неявными намерениями большого количества людей, а также обеспечит поиск по заданным критериям в больших массивах архивной видеоинформации — причем не подвергая её дорогостоящим преобразованиям. А. Барсуков, журнал "Техника кино и телевидения", № 6, 1999 г.
Комментариев нет:
Отправить комментарий
Примечание. Отправлять комментарии могут только участники этого блога.